﻿#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

#把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式
#map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
def f(x):
    return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r))
print(list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))

#reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
def fn(x, y):
    return x * 10 + y

from functools import reduce
print(reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]))
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def char2num(i):
    return DIGITS[i]
def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    return reduce(fn, map(char2num, s))
print(str2int('988786'))
def str2int1(s):
    return reduce(lambda x,y:x * 10 + y, map(char2num, s))
print(str2int1('988786'))

#filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
def not_empty(s):
    return s and s.strip()
temp = filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])
print(list(temp))
def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n
def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0
def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() # 初始序列
    while True:
        n = next(it) # 返回序列的第一个数
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
for n in primes():
    if n < 10:
        print(n)
    else:
        break

#sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']))
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower))
print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True))

#高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回
def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

print(lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9))

f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
print(f())

#我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力
#返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
#如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变
def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())

#关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数
#匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果
f = lambda x : x * x
print(f(5))

#函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字
#假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
@log
def now():
    print('2015-3-25')
now()

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator
@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')
now()
print(now.__name__)

#能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('begin call %s():' % func.__name__)
        func(*args, **kw)
        print('begin call %s():' % func.__name__)
    return wrapper
@log
def now():
    print('2015-3-25')
now()
print(now.__name__)

#functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2('1000000'))







